IA do Google amplia previsão de ciclones e antecipa alerta em 24h

WeatherNext, da Google DeepMind, aumenta em 24 horas a precisão na previsão de ciclones tropicais. O modelo prevê trajetória, intensidade e estrutura dos ventos com alcance de três dias. Estudo saiu na Nature.

Um novo modelo de inteligência artificial, desenvolvido pelo Google DeepMind e Google Research, promete aumentar em um dia a capacidade de previsão de ciclones tropicais, como furacões e tufões. O sistema, denominado WeatherNext, tem a capacidade de realizar previsões em três dias com precisão equivalente aos modelos tradicionais que operam em um período de dois dias.

O avanço foi apresentado em um estudo na revista Nature. O WeatherNext não apenas prevê a trajetória de um ciclone, mas também sua intensidade e a estrutura dos ventos. Para meteorologistas, esse ganho é significativo, pois cada hora adicional de aviso pode proporcionar mais tempo para preparar as populações, equipes de emergência e a infraestrutura diante de eventos climáticos extremos.

Os ciclones tropicais estão entre os fenômenos meteorológicos mais devastadores, tendo causado mais de 700 mil mortes e prejuízos econômicos de cerca de US$ 1,4 trilhão nos últimos 50 anos. O WeatherNext foi treinado com quase 20 terabytes de dados atmosféricos globais e informações históricas de quase 5 mil tempestades, permitindo que o modelo aprenda padrões atmosféricos relacionados a eventos climáticos extremos.

A tecnologia aborda uma dificuldade comum na previsão de ciclones, que é a dependência de grandes correntes atmosféricas, representadas por modelos globais, e a intensidade do ciclone, que é influenciada por fenômenos menores e localizados ao redor de seu núcleo. O WeatherNext combina essas abordagens em um único sistema de inteligência artificial.

Um aspecto notável do modelo é sua capacidade de prever a intensidade utilizando dados com resolução de 28 por 28 quilômetros, um nível de detalhamento 100 vezes mais grosseiro do que o usado por modelos tradicionais. Além disso, uma versão reduzida, chamada WeatherNext 2-mini, também apresentou um desempenho elevado.

O modelo é capaz de gerar mil cenários para cada ciclone, representando a incerteza natural das previsões meteorológicas. A previsão de 15 dias pode ser elaborada em menos de um minuto em unidades de processamento especializadas. Durante a temporada anterior, o sistema foi utilizado pelo National Hurricane Center (NHC) dos Estados Unidos, ajudando a prever a rápida intensificação do furacão Melissa e seu impacto na Jamaica.

Além do estudo, o Google liberou os modelos WeatherNext Cyclones e WeatherNext 2 em código aberto, disponibilizando o código e os pesos gratuitamente para pesquisadores e agências meteorológicas. A empresa também lançou o WeatherNext 2-mini, uma versão compacta que pode ser executada em uma única TPU. A iniciativa visa permitir que pesquisadores desenvolvam novos sistemas de previsão, com foco em regiões ou fenômenos específicos.

Apesar dos avanços, a empresa ressalta que ainda não está totalmente claro como o modelo consegue alcançar previsões tão precisas com dados de resolução baixa, sendo essa uma questão que permanece em aberto para futuras pesquisas.

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